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渡眾機(jī)器人為滿足智能駕駛實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)演示需求，開(kāi)發(fā)了各種定制化智慧交通模型行駛系統(tǒng)沙盤。模型車輛搭載實(shí)車使用的各類傳感器，模擬在實(shí)際交通場(chǎng)景中車輛自動(dòng)啟停、信號(hào)燈自動(dòng)識(shí)別、障礙物識(shí)別等智能駕駛行為。自動(dòng)駕駛實(shí)訓(xùn)沙盤構(gòu)建主要分為智能路側(cè)系統(tǒng)、微縮沙盤系統(tǒng)、基于V2X的自動(dòng)駕駛?cè)糠謨?nèi)容。車路協(xié)同自動(dòng)駕駛演示沙盤為各高校提供必要的實(shí)踐環(huán)境與研發(fā)平臺(tái)，可完成當(dāng)前智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的理論學(xué)習(xí)和工作實(shí)踐。  

電力變壓器是電力系統(tǒng)的核心設(shè)備之一，承擔(dān)著電能傳輸、變換等重要職能。隨著先進(jìn)傳感和信息融合技術(shù)的發(fā)展，將其應(yīng)用于電力變壓器運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、評(píng)估診斷與在線預(yù)警，實(shí)現(xiàn)電力變壓器的智能化是智能電網(wǎng)建設(shè)的重要組成部分。 本成果圍繞“基于多信息融合的電力變壓器智能化關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用”問(wèn)題，深入研究了變壓器關(guān)鍵狀態(tài)劣化故障的發(fā)生機(jī)理與特征信號(hào)的傳播規(guī)律，發(fā)明了適用于電力變壓器狀態(tài)信息探測(cè)的多種新型傳感裝置，研制了變壓器狀態(tài)信息監(jiān)測(cè)智能組件（IED）、變壓器冷卻智能控制單元及充氮滅火等裝置，開(kāi)發(fā)了集智能監(jiān)測(cè)與傳輸、智能評(píng)估與診斷、智能決策與調(diào)控的變壓器智能化監(jiān)控系統(tǒng)，并進(jìn)行了推廣應(yīng)用。 授權(quán)發(fā)明專利11項(xiàng)，實(shí)用新型15項(xiàng)；發(fā)表SCI/EI論文35篇；本項(xiàng)目可有效實(shí)現(xiàn)電力變壓器的智能化監(jiān)控，提高變壓器面對(duì)未來(lái)智能電網(wǎng)復(fù)雜工況的應(yīng)對(duì)能力，支撐河北省輸變電裝備產(chǎn)品升級(jí)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展；獲2016年河北省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)。

發(fā)電設(shè)備維修是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，然而缺少適用的維修模式、先進(jìn)的運(yùn)行與維修智能決策系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)化維修管理系統(tǒng)等作為技術(shù)支撐。本項(xiàng)目的主要內(nèi)容及其技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)如下： 　　（1）基于SRCM的發(fā)電設(shè)備狀態(tài)維修管理模式及工作程序：確立了基于SRCM和以工單為主線的維修管理模式，制訂了狀態(tài)維修的工作程序及其具體內(nèi)容。 　　（2）生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接口技術(shù)及數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)：開(kāi)發(fā)了生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接口技術(shù)及數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)實(shí)時(shí)信息的遠(yuǎn)程連接、智能查詢和有效共享。 　　（3）發(fā)電設(shè)備狀態(tài)維修理論與技術(shù)體系：確立了功能位置碼與系統(tǒng)碼相結(jié)合的設(shè)備編碼方案；建立了基于蒙特卡羅模擬的設(shè)備重要度分析模型和維修方式?jīng)Q策規(guī)則；給出了狀態(tài)劃分規(guī)則和狀態(tài)閾值確定方法，建立了基于模糊理論和變權(quán)方法的狀態(tài)綜合評(píng)價(jià)模型以及基于灰色理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)綜合預(yù)測(cè)模型；建立了主設(shè)備定期維修的間隔優(yōu)化模型，以及輔助設(shè)備定期檢查、定期更換、隱患檢查的間隔優(yōu)化和狀態(tài)維修閾值模型；建立了基于RCM定量分析的維修優(yōu)化模型；建立了復(fù)雜可修復(fù)系統(tǒng)的短期維修決策和評(píng)價(jià)模型。 　　（4）發(fā)電設(shè)備運(yùn)行與維修智能決策系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)化維修管理系統(tǒng)：建立了SRCM分析平臺(tái)和維修知識(shí)庫(kù)，可進(jìn)行故障模式影響、故障樹、故障風(fēng)險(xiǎn)及可靠性分析；建立了狀態(tài)評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)綜合狀態(tài)實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)；建立了維修決策及評(píng)價(jià)平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)維修的智能決策及優(yōu)化；建立了缺陷管理平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)缺陷處理自動(dòng)化；建立了備件存儲(chǔ)優(yōu)化及管理平臺(tái)，可節(jié)省備件的購(gòu)買和存儲(chǔ)費(fèi)用；建立了維修過(guò)程管理平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)維修計(jì)劃的全程管理。 　　本項(xiàng)目完善和豐富了設(shè)備維修理論與技術(shù)體系，可促進(jìn)發(fā)電設(shè)備維修技術(shù)的進(jìn)步；為發(fā)電設(shè)備狀態(tài)維修的實(shí)施提供了先進(jìn)的技術(shù)支持系統(tǒng)和高效的管理平臺(tái)，可以優(yōu)化定期維修間隔，減少維修時(shí)間，降低維修費(fèi)用和維修風(fēng)險(xiǎn)；提高設(shè)備的可靠性和可用率，改善機(jī)組的運(yùn)行性能，增強(qiáng)發(fā)電能力。

發(fā)電設(shè)備維修是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，然而缺少適用的維修模式、先進(jìn)的運(yùn)行與維修智能決策系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)化維修管理系統(tǒng)等作為技術(shù)支撐。本項(xiàng)目的主要內(nèi)容及其技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)如下： （1）基于SRCM的發(fā)電設(shè)備狀態(tài)維修管理模式及工作程序：確立了基于SRCM和以工單為主線的維修管理模式，制訂了狀態(tài)維修的工作程序及其具體內(nèi)容。 （2）生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接口技術(shù)及數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)：開(kāi)發(fā)了生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接口技術(shù)及數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)實(shí)時(shí)信息的遠(yuǎn)程連接、智能查詢和有效共享。 （3）發(fā)電設(shè)備狀態(tài)維修理論與技術(shù)體系：確立了功能位置碼與系統(tǒng)碼相結(jié)合的設(shè)備編碼方案；建立了基于蒙特卡羅模擬的設(shè)備重要度分析模型和維修方式?jīng)Q策規(guī)則；給出了狀態(tài)劃分規(guī)則和狀態(tài)閾值確定方法，建立了基于模糊理論和變權(quán)方法的狀態(tài)綜合評(píng)價(jià)模型以及基于灰色理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)綜合預(yù)測(cè)模型；建立了主設(shè)備定期維修的間隔優(yōu)化模型，以及輔助設(shè)備定期檢查、定期更換、隱患檢查的間隔優(yōu)化和狀態(tài)維修閾值模型；建立了基于RCM定量分析的維修優(yōu)化模型；建立了復(fù)雜可修復(fù)系統(tǒng)的短期維修決策和評(píng)價(jià)模型。 （4）發(fā)電設(shè)備運(yùn)行與維修智能決策系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)化維修管理系統(tǒng)：建立了SRCM分析平臺(tái)和維修知識(shí)庫(kù)，可進(jìn)行故障模式影響、故障樹、故障風(fēng)險(xiǎn)及可靠性分析；建立了狀態(tài)評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)綜合狀態(tài)實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)；建立了維修決策及評(píng)價(jià)平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)維修的智能決策及優(yōu)化；建立了缺陷管理平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)缺陷處理自動(dòng)化；建立了備件存儲(chǔ)優(yōu)化及管理平臺(tái)，可節(jié)省備件的購(gòu)買和存儲(chǔ)費(fèi)用；建立了維修過(guò)程管理平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)維修計(jì)劃的全程管理。 本項(xiàng)目完善和豐富了設(shè)備維修理論與技術(shù)體系，可促進(jìn)發(fā)電設(shè)備維修技術(shù)的進(jìn)步；為發(fā)電設(shè)備狀態(tài)維修的實(shí)施提供了先進(jìn)的技術(shù)支持系統(tǒng)和高效的管理平臺(tái)，可以優(yōu)化定期維修間隔，減少維修時(shí)間，降低維修費(fèi)用和維修風(fēng)險(xiǎn)；提高設(shè)備的可靠性和可用率，改善機(jī)組的運(yùn)行性能，增強(qiáng)發(fā)電能力。

我校量子信息技術(shù)研究所王琴教授團(tuán)隊(duì)在量子密碼領(lǐng)域取得新突破，該團(tuán)隊(duì)首次提出將人工智能領(lǐng)域的長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)應(yīng)用到量子密碼控制系統(tǒng)之中, 實(shí)現(xiàn)了對(duì)量子密碼系統(tǒng)的主動(dòng)反饋與控制, 在不引入任何額外硬件和輔助穩(wěn)定設(shè)備的條件下，將系統(tǒng)傳輸效率提升接近百分之二十。該成果近期發(fā)表在美國(guó)物理學(xué)會(huì)權(quán)威學(xué)術(shù)期刊《PhysicalReview Applied》上。 　　量子密碼作為量子信息技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展最為成熟的技術(shù)，正逐漸從實(shí)驗(yàn)室階段走向商用化，有望在未來(lái)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)加密通信中發(fā)揮重要作用，因而得到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。自第一個(gè)BB84協(xié)議提出以來(lái)，量子密碼無(wú)論是在理論上還是在實(shí)驗(yàn)上均取得了巨大進(jìn)展。現(xiàn)有量子密碼系統(tǒng)包括相位、偏振、時(shí)間-能量編碼等編碼方式，其中相位編碼方式應(yīng)用最為廣泛。該類系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中不可避免地存在相位漂移問(wèn)題，因而需要不斷對(duì)發(fā)送端和接收端的相位進(jìn)行實(shí)時(shí)校準(zhǔn)。目前主流系統(tǒng)通過(guò)采用掃描+傳輸?shù)姆椒▉?lái)解決。該方法雖然可以實(shí)現(xiàn)相位補(bǔ)償，但會(huì)導(dǎo)致量子密碼系統(tǒng)傳輸效率降低。針對(duì)該缺點(diǎn)，我校王琴教授團(tuán)隊(duì)首次提出將人工智能與量子密碼控制系統(tǒng)相結(jié)合，利用LSTM網(wǎng)絡(luò)主動(dòng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)相位漂移大小，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)主動(dòng)反饋與控制；同時(shí)通過(guò)固定時(shí)間間隔對(duì)網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞狀態(tài)進(jìn)行更新，使量子密碼系統(tǒng)始終保持穩(wěn)定的高效率運(yùn)行狀態(tài)。該方法在不提高系統(tǒng)硬件復(fù)雜度的前提下大幅提升了量子密碼系統(tǒng)傳輸效率。此外值得提出，該方法的適用范圍不依賴于某種協(xié)議或編碼方式，原則上同樣適用于其他任意量子密碼協(xié)議和任意編碼系統(tǒng)，為未來(lái)開(kāi)展大規(guī)模量子通信網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用提供新的研究思路與應(yīng)用方法。 該項(xiàng)工作的第一作者是我校通信與信息工程學(xué)院碩士研究生劉靖陽(yáng)，量子信息技術(shù)研究所的王琴教授和江蘇省圖像處理與圖像通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的謝世朋副教授是該工作的共同通訊作者。該工作得到了安徽問(wèn)天量子科技有限公司的技術(shù)支持。此項(xiàng)工作受到國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金以及江蘇省研究生科研實(shí)踐創(chuàng)新等項(xiàng)目的支持。

探究了AI自動(dòng)勾畫的臨床應(yīng)用價(jià)值，即AI能夠?yàn)榕R床醫(yī)生提供多大的幫助。在8位醫(yī)生完成人工勾畫兩個(gè)月后，由他們對(duì)AI自動(dòng)勾畫的結(jié)果進(jìn)行修改（AI自動(dòng)勾畫+醫(yī)生修改，即AI輔助勾畫）。結(jié)果顯示，AI輔助勾畫提高了5位醫(yī)生的勾畫準(zhǔn)確性（平均由74%提高至79%），減少了55%的勾畫者間差異。     本研究是AI在全期別鼻咽癌放射治療靶區(qū)勾畫方面的首個(gè)研究，樣本量大、技術(shù)合理、測(cè)試全面，是AI在腫瘤學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的一項(xiàng)重要進(jìn)展。研究結(jié)果顯示AI輔助勾畫提高了鼻咽腫瘤勾畫的準(zhǔn)確性，能夠讓經(jīng)驗(yàn)較少的醫(yī)生達(dá)到近似專家水平的勾畫，將會(huì)對(duì)腫瘤控制和患者生存產(chǎn)生積極影響，同時(shí)極大地提高了醫(yī)生勾畫的效率，為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)而又高效的鼻咽癌放射治療靶區(qū)勾畫提供了解決方案。